斯坦福大学的机器学习跟深度学习。

声明:转来的,原文出处:http://blog.csdn.net/achaoluo007/article/details/43564321 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. &

引言 拿到这份文档时想必你的脑海中一直萦绕着这么一个问题,"机器学习/深度学习要怎么学呢?(怎么入门,又怎么进一步掌握?)".关于这个问题其实并没有一个标准答案,有的人可能适合自底向上的学,也就是先从理论和数学开始,然后是算法实现,最后再通过一些项目去解决生活中的实际问题:有的人则可能适合自顶向下的学,也就是在弄清楚什么是机器学习及为什么学机器学习后,先确定一个系统性的用机器学习来解决实际问题的程序,然后找到一个合适的工具,接着再在各种数据集上做练习以不断加强自己的实践能力与巩固对算法

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.并且原文也会不定期的更新.望看到文章的朋友能够学到很多其它. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室

机器学习和深度学习资料合集 注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二开始更新 希望转载的朋友,你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多．此外:某些资料在中国访问需要梯子. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in

本文转自:http://blog.csdn.net/sinat_34707539/article/details/52105681 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80

引言:随着AlphaGo战胜李世石,人工智能和深度学习这些概念已经成为一个非常火的话题.人工智能.机器学习与深度学习这几个关键词时常出现在媒体新闻中,并错误地被认为是等同的概念.本文将介绍人工智能.机器学习以及深度学习的概念,并着重解析它们之间的关系.本文将从不同领域需要解决的问题入手,依次介绍这些领域的基本概念以及解决领域内问题的主要思路.本文选自<Tensorflow:实战Google深度学习框架>. 从计算机发明之初,人们就希望它能够帮助甚至代替人类完成重复性劳作.利用巨大的存储空间和超

AI(人工智能)是未来,是科幻小说,是我们日常生活的一部分.所有论断都是正确的,只是要看你所谈到的AI到底是什么. 例如,当谷歌DeepMind开发的AlphaGo程序打败韩国职业围棋高手Lee Se-dol,媒体在描述DeepMind的胜利时用到了AI.机器学习.深度学习等术语.AlphaGo之所以打败Lee Se-dol,这三项技术都立下了汗马功劳,但它们并不是一回事. 要搞清它们的关系,最直观的表述方式就是同心圆,最先出现的是理念,然后是机器学习,当机器学习繁荣之后就出现了深度学习,今天的

本菜鸟入门机器学习也有一段时间了,有那么一丢丢的感悟,在这里做一点总结.介绍一下机器学习理论和实践的学习心得. 相关教材 数学基础 高数.线性代数这就没啥好说的,就是大学工科的必修科目. 统计机器学习 李航的蓝皮书和周志华的西瓜书可以说是国内的比较经典的教材,这两位也是国内人工智能领域的领军人物. 深度学习 强烈推荐花书,这可以说是深度学习方面的权威教材.除此以外还有吴恩达的讲义和教学视频,网上都可以找到. 小白入门教材 前面推荐的书籍,虽然算得上入门教材,但可能对于小白来说,不是很容易接受.这